A Bilevel Programming Framework for Joint Edge Resource Management and Pricing
Notice bibliographique
Résumé
The emerging edge computing (EC) paradigm promises to provide low latency and ubiquitous computation to numerous mobile and Internet of Things (IoT) devices at the network edge. How to efficiently allocate geographically distributed heterogeneous edge resources to a variety of services is a challenging task. While this problem has been studied extensively in recent years, most of the previous work has largely ignored the preferences of the services when making edge resource allocation decisions. To this end, this article introduces a novel bilevel optimization model, which explicitly takes the service preferences into consideration, to study the interaction between an EC platform and multiple services. The platform manages a set of edge nodes (ENs) and acts as the leader while the services are the followers. Given the service placement and resource pricing decisions of the leader, each service decides how to optimally divide its workload to different ENs. The proposed framework not only maximizes the profit of the platform but also minimizes the cost of every service. When there is a single EN, we derive a simple analytic solution for the underlying problem. For the general case with multiple ENs and multiple services, we present a Karush–Kuhn–Tucker-based solution and a duality-based solution, combining with a series of linearizations, to solve the bilevel problem. Extensive numerical results are shown to illustrate the efficacy of the proposed model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».